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4_モデル学習_keras

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4_モデル学習_keras [2017/11/17] – [1. モデルの学習] adash3334_モデル学習_keras [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
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 引数については、KerasのDocumentationそのままとなりますが、以下に記載します。 引数については、KerasのDocumentationそのままとなりますが、以下に記載します。
  
-<code>+---- 
 x: 入力データ,Numpy 配列,あるいは Numpy 配列のリスト (モデルに複数の入力がある場合)\\ x: 入力データ,Numpy 配列,あるいは Numpy 配列のリスト (モデルに複数の入力がある場合)\\
 y: ラベル,Numpy 配列. y: ラベル,Numpy 配列.
  
-batch_size: 整数.設定したサンプル数ごとに勾配の更新を行います。今回は、[[(3)モデル設定(Keras)]]のところで、batch_size = 128と設定していましたので、128が用いられています。+batch_size: 整数.設定したサンプル数ごとに勾配の更新を行います。今回は、<wrap hi>[[(3)モデル設定(Keras)]]</wrap>のところで、batch_size = 128と設定していましたので、128が用いられています。
  
-epochs: 整数で,モデルを訓練するエポック数。今回は、[[(3)モデル設定(Keras)]]のところで、epochs = 3と設定していましたので、3回学習が行われています。+epochs: 整数で,モデルを訓練するエポック数。今回は、<wrap hi>[[(3)モデル設定(Keras)]]</wrap>のところで、epochs = 3と設定していましたので、3回学習が行われています。
  
 verbose: 0とすると標準出力にログを出力しません. 1の場合はログをプログレスバーで標準出力,2 の場合はエポックごとに1行のログを出力します verbose: 0とすると標準出力にログを出力しません. 1の場合はログをプログレスバーで標準出力,2 の場合はエポックごとに1行のログを出力します
  
 validation_data=(x_test, y_test): ホールドアウト検証用データとして使うデータのタプル (x_val, y_val) か (x_val, y_val, val_sample_weights)。設定すると validation_split を無視します。 validation_data=(x_test, y_test): ホールドアウト検証用データとして使うデータのタプル (x_val, y_val) か (x_val, y_val, val_sample_weights)。設定すると validation_split を無視します。
-</code>+ 
 +----
  
  
 KerasでのModel学習の手順は上記でおしまいです。 KerasでのModel学習の手順は上記でおしまいです。
  
-<wrap hi> +初めての方は、次は、<wrap hi>[[(5)結果の出力(Keras)]]</wrap>に進んでください。 
-初めての方は、次は、</wrap>[[(5)結果の出力(Keras)]]<wrap hi>に進んでください。 +
-</wrap>+
  
 (参考) (参考)

4_モデル学習_keras.1510919764.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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